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Python 简介
Python 是一种高级编程语言，它诞生于上世纪 90 年代初期，其创造者是 Guido van Rossum。Python 在开发时十分重视代码的可读性和简洁性，同时也反对面向对象和函数式编程。Python 语言并不简单，老手很容易把握，因而它是一种十分风行的编程语言。
Python 历史
Python 的命名灵感来自 Guido van Rossum 喜爱的一种电视悲剧《Monty Python’s Flying Circus》。Python 的最后版本于 1991 年公布。Python 语言在过后很快受到了开发者的欢送，遵循 Python 代码标准的开发者很容易进行编码，所以它成为了程序员的首选语言之一。到了 2000 年，随着 Python2 的公布，Python 的使用量大大增加，逐步成为了开发社区中最受欢迎的语言之一。Python3 于 2008 年公布，对 Python2 进行了重构，比 Python2 性能更弱小且容错性更高，受到了很多开发者的青眼。
Python 长处
易学习和易写
Python 语言对老手来说十分敌对，它的语法十分简洁明了。它的代码看起来更像是英语句子而不是艰涩难懂的编程语言。因而，对于没有编程教训的人来说，Python 语言更容易学习，了解和把握编程思维。
案例：Python 的易用性使得 Python 成为数据科学家和业余爱好者的热门语言之一。像 NASA 和谷歌等大型技术公司都应用 Python 作为其开发和钻研的重要语言。
跨平台兼容性强
Python 语言能够在不同的操作系统中运行，比方 Windows、Linux、MacOS 等。能够通过装置 Python 解释器来解释代码文件，因而程序能够在多个零碎上运行。这种跨平台性质能够显著地缩小开发周期，因为你不须要为不同的平台编写多个代码版本，这也能够进步代码的可重用性。
丰盛的库和框架
Python 领有宽泛的第三方库，如 numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn 等，反对各种多样的工作，如数据分析、图像处理和机器学习等。这些库使得 Python 更加弱小和高效，缩短了开发人员的开发工夫和老本。
案例：pandas 是一个开源的 Python 库，宽泛用于数据分析和数据处理场景。Pandas 是一个功能强大的数据结构，用于解决和剖析数据，是进行数据分析的重要工具。
可扩展性强
Python 语言能够与其余编程语言进行混合编程。Python 语言与 C 语言的联合能够疾速实现性能弱小的代码，并且 Python 语言还提供了 C 语言的接口以扩大其性能, 例如 Cython。
案例：许多游戏引擎，例如 Unreal Engine 4，都应用 Python 和 C ++ 编写。Python 被宽泛用于游戏脚本编写，因而游戏开发者能够应用 Python 为其游戏减少新性能。
社区反对
Python 社区十分弱小并且沉闷，并且领有大量的用户和开源我的项目。这为 Python 开发者提供了资源和反对以及一个平台，在这个平台上，他们能够分享代码、提出问题、探讨技术并与社区进行互动交换。因而，Python 社区的存在让开发者的工作更易上手、高效。
案例：Python 社区为 Python 用户和开发者提供了一个丰盛的资源和平台。像 Anaconda 这样的 Python 平台，提供了许多可用的 Python 开源和生态系统，这些资源使得 Python 成为数据科学家和开发人员的热门选项。
Python 毛病
运行速度较慢
Python 并不被认为是一种运行速度十分快的语言，这与 Python 是一种解释型语言无关。尽管 Python 的解释器在很大水平上优化了 Python 的速度，但它依然无奈与低级语言（如 C 和 C ++）相比。因而，在做大量的计算和简单的我的项目时，Python 的运行速度可能会稍慢。
案例：对于须要解决大量数据的利用场景（如高频交易、量化交易），Python 稍慢的运行速度可能会影响算法的实时性能。在这种状况下，应用 C /C++ 或其余低级语言可能是更好的抉择。
内存应用较大
Python 语言的解释器将代码转换为中间代码，并在运行时解释这些代码。这意味着在运行 Python 程序时，须要占用比其余语言更大的内存空间。因而，如果须要解决大量数据，Python 可能会耗费大量的内存，这可能会导致性能问题。
案例：在解决大型图像或视频文件等内存密集型应用程序时，Python 的内存耗费可能会导致机器解体。在这种状况下，开发者可能须要思考应用其余语言或技术来解决这个问题。
不反对动态类型查看
Python 是一种弱类型语言，这意味着它没有强制执行变量的类型。变量的类型是动静确定的，并且能够在变量生命周期内扭转类型。这可能导致程序在运行期间呈现类型谬误。因而，开发者可能须要破费额定的工夫来确保代码的正确性。
案例：通过应用 Python 编写简单的程序时，开发者可能须要特地留神变量的类型，以避免出现类型谬误，这可能会缩短开发工夫。
Python 应用领域
Python 能够利用于多个畛域，包含 Web 开发、数据迷信、人工智能和游戏开发等。
数据迷信
Python 是数据科学家应用的首选编程语言之一。通过应用 Python 数据分析库（如 pandas 和 numpy）和数据可视化库（如 Matplotlib 和 Seaborn），数据科学家能够清理、解决、剖析和可视化大量数据。Python 也为机器学习和深度学习提供了许多库和框架，例如 scikit-learn、Keras 和 TensorFlow，使得应用 Python 进行机器学习和深度学习非常容易。
案例：假如一个银行须要剖析和解决大量的客户数据。通过应用 Python 的数据分析库（如 pandas）和可视化库（如 Matplotlib），数据科学家能够清理、解决和可视化数据，以获取无关银行客户行为的有价值信息。
Web 开发
Python 能够用于开发 Web 应用程序。Django 和 Flask 都是基于 Python 的 Web 框架，提供了许多性能，例如身份验证、数据库拜访、模板解决和部署。通过这些框架，开发者能够应用 Python 编写简单 Web 应用程序。
案例：YouTube 应用 Python Django 框架开发其视频管理系统，该零碎负责视频内容的上传、删除和分类，同时提供了各种剖析和报告性能。
游戏开发
尽管 Python 不是最风行的游戏开发语言，然而它依然被许多游戏开发团队用于开发游戏。Python 能够用作游戏中的脚本，负责实现一些逻辑和性能。此外，Python 还能够与其余语言（如 C ++）联合应用，以进步游戏的性能。
案例：Eve Online 是一个十分风行的网游，其中大部分的游戏逻辑是通过 Python 代码实现的。Python 作为 Eve Online 游戏的脚本语言，使得在游戏中实现简单的逻辑变得非常简单。
人工智能
Python 在人工智能畛域也十分风行。Python 提供了许多风行的机器学习和深度学习库和框架，例如 Scikit-learn、Keras 和 TensorFlow 等。Python 还提供了一种简略而弱小的形式来解决和剖析自然语言，通过它，能够对文本和语音数据进行情感剖析、命名实体辨认和自然语言解决等操作。
案例：人工智能公司 OpenAI 将 Python 作为其首选编程语言，以构建包含语言模型和强化学习模型在内的先进人工智能零碎。
总结
Python 是一种风行的编程语言，其最大的长处是其易用性，跨平台兼容性和丰盛的库和框架。然而，Python 也有一些毛病，例如运行速度较慢，内存应用较大以及不反对动态类型查看。无论如何，它在多个畛域中都有其利用，包含数据迷信、Web 开发、游戏开发和人工智能等。因而，通过学习 Python，开发者能够轻松地进入这些畛域，以及开发许多其余类型的应用程序。
站长羽峰
95 后集体站长，用酷爱 10 年的编程，做点乏味的事！python 教程大全、爬虫与 js 逆向；网站、小程序源代码分享；程序员学习、技术路线图、接单交换等…
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